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　　光明日報合肥4月19日電（記者丁一鳴 通訊員王敏）中國科學技術大學郭光燦院士團隊史保森、丁冬生課題組利用人工智能的方法，實現了基於(yu) 裏德堡原子多頻率微波的精密探測，相關(guan) 成果日前發表於(yu) 《自然-通訊》。審稿人認為(wei) ：“該工作展示的結果對原子分子光物理學領域的其他研究人員非常有用，因為(wei) 它顯示了深度學習(xi) 未來在原子係統量子增強傳(chuan) 感中的應用。”

　　具有較大電偶極矩的裏德堡原子，可以對微弱電場產(chan) 生較強響應，因此，作為(wei) 微波測量體(ti) 係具有廣泛應用前景。但基於(yu) 裏德堡原子的微波測量領域還存在很多亟待解決(jue) 的難題，如多頻率微波在原子中會(hui) 引起複雜幹涉模式，從(cong) 而嚴(yan) 重幹擾信號接收與(yu) 識別，就是諸多難題之一。

　　近年來，史保森、丁冬生團隊利用裏德堡原子體(ti) 係，聚焦量子模擬和量子精密測量科學研究，取得了重要進展。在此次研究中，團隊基於(yu) 室溫銣原子體(ti) 係，利用裏德堡原子作為(wei) 微波天線及調製解調器，通過電磁誘導透明效應成功檢測了相位調製的多頻微波場，進而將接收到的調製信號通過深度學習(xi) 神經網絡進行分析，實現了多頻微波信號的高保真解調，並進一步檢驗了實驗方案針對微波噪聲的高魯棒性。

　　研究結果表明，基於(yu) 深度學習(xi) 的裏德堡微波接收器可允許一次直接解碼20路頻分複用信號，不需要多個(ge) 帶通濾波器和其他複雜電路。

　　該工作將原子傳(chuan) 感與(yu) 深度學習(xi) 有機結合，提出並實現在不求解主方程的情況下有效探測多頻率微波電場的方案，且在硬件上沒有太高要求即可實現較高精度，為(wei) 精密測量領域與(yu) 神經網絡交叉結合提供了重要參考，在通信、雷達探測等領域具有重要應用前景。